??大部分汽車創(chuàng)新和特性相關(guān)新聞中都開始提及全球三大趨勢——汽車的互聯(lián)化、電氣化和自動化。這三大趨勢塑造著當前大環(huán)境，在創(chuàng)新和財務(wù)回報方面為企業(yè)提供了千載難逢的機遇，更重要的是，這些趨勢還創(chuàng)造了一項重大的使命——
??類似最初在瑞典提出的“Vision Zero”等項目旨在減少因交通事故造成的傷亡，并在全球多個轄區(qū)作為一種模式進行推廣。另一個類似的項目是由美國國家安全委員會提出的“Road To Zero”，旨在將每年130萬的道路交通死亡人數(shù)降至零。
??互聯(lián)化和自動化技術(shù)為保障安全無憂出行奠定了基礎(chǔ) (National Safety Council, 2018)。
一、汽車安全的技術(shù)挑戰(zhàn)
??讓車輛成為“車輪上的服務(wù)器”，這不僅關(guān)系到新型車輛的車載計算水平，而且還關(guān)系到車輛與車輛外部各種系統(tǒng)間的連接。最基本的系統(tǒng)之一就是全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)，包括GPS定位、DSRC或基于移動網(wǎng)絡(luò)的車輛對車輛(V2V)和車輛對基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)技術(shù)，它們允許車輛與其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施通信，如用于狀況感知的交通信號燈以及用于信息娛樂的數(shù)據(jù)連接。互聯(lián)性對于軟件維護和更新也十分重要。美國的普通駕駛員平均每天在車里待1個小時 (AAA Foundation for Traffic Safety, 2019)，在車里的大部分時間里，互聯(lián)性對于提供娛樂和效用來說必不可少。
? 一個安全的系統(tǒng)需要可靠的設(shè)備，以防因設(shè)備故障發(fā)生事故；需要功能安全，以防因系統(tǒng)故障導致事故；還需要安全防護，以防因系統(tǒng)遭到黑客攻擊發(fā)生事故。這些功能的有機結(jié)合有效防范了人為錯誤，從而提高了車輛的總體安全性。??
? ??安全防護對于互聯(lián)車輛和自動駕駛車輛來說不可或缺，否則其功能安全性就會受到損害。自2015年以來，已發(fā)生超過25起車輛黑客事故，最嚴重的一次公開事故影響了140萬輛汽車 (Drozhzhin, 2015)。到2030年，汽車所產(chǎn)生數(shù)據(jù)估值將達到7500億美元 (McKinsey & Company, 2016)。汽車系統(tǒng)十分復(fù)雜，每輛車有100多個ECU和1億多行代碼，高復(fù)雜性可能會造成更多無法預(yù)見的漏洞，就像大規(guī)模召回的情況一樣。隨著無線接口的廣泛應(yīng)用，允許不對車輛進行物理訪問即可修復(fù)安全漏洞。
??與其他非汽車應(yīng)用的安全嵌入式電子系統(tǒng)類似，業(yè)內(nèi)通過在汽車設(shè)計中采用先進的核心安全原則來解決這些安全性挑戰(zhàn)。? 汽車的外部接口不但需要抵御物理攻擊，還需要保持通信的完整性和保密性。這就需要安全的域隔離，并且系統(tǒng)也需要能夠抵御邏輯攻擊。車輛內(nèi)部通信，以及各種ECU和汽車MCU的軟件操作，都需要得到保障。? 需要車輛網(wǎng)關(guān)來安全可靠地互連和處理這些異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)。? 網(wǎng)關(guān)提供物理隔離和協(xié)議轉(zhuǎn)換，用于在功能域（動力傳動、底盤與安全系統(tǒng)、車身控制、信息娛樂、遠程信息處理、ADAS）之間路由數(shù)據(jù)。功能域通過共享數(shù)據(jù)實現(xiàn)新功能。通過網(wǎng)關(guān)，工程師可設(shè)計出更穩(wěn)健、功能性更強的車載網(wǎng)絡(luò)，從而增強駕駛體驗 (Simacsek, 2019)。
??車輛制造商(OEM)積極致力于研發(fā)新功能，以期從競爭中脫穎而出。自動駕駛需要安全連接和功能域ECU之間的高帶寬通信，因此要想實現(xiàn)自動駕駛，網(wǎng)關(guān)必不可少。? 網(wǎng)關(guān)作為車載網(wǎng)絡(luò)的核心，也非常適合用來支持全車范圍的應(yīng)用，如無線(OTA)更新和車輛數(shù)據(jù)分析，以及與OEM服務(wù)器（云）的安全通信。
? ??機器學習(ML)技術(shù)在自動駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用創(chuàng)造了其他潛在的攻擊手段。系統(tǒng)需要能夠避免機器學習模型可能被盜的情況，或者提供識別被盜機器學習模型的方法。系統(tǒng)需要防止用戶生物識別信息等與隱私相關(guān)的信息丟失，如果車輛具有用戶識別功能，那就可以用對抗性的方法保護系統(tǒng)免受這些系統(tǒng)的欺騙。機器學習還可以通過檢測異常情況來防范這些攻擊，或用于建立更強大的防御機制。
二、汽車安全的標準考量
??安全性是一種法律責任，因此對于汽車市場來說至關(guān)重要。用戶需要能夠相信他們的車輛會做它應(yīng)該做的事情。安全性還可以實現(xiàn)平臺合并和系統(tǒng)一致性。隨著自動化等級超過SAE 2級(L2)，持續(xù)監(jiān)控駕駛環(huán)境的責任也從人類駕駛員轉(zhuǎn)移到了自動駕駛系統(tǒng)。?
??傳統(tǒng)的汽車安全，如ISO 26262等標準的功能安全定義，根據(jù)風險的嚴重性、暴露率和可控性提供汽車安全完整性等級(ASIL)。這項標準還定義了V開發(fā)模型，要求完全指定組件特性及其相應(yīng)的規(guī)范和可追蹤性，按照其規(guī)范所做的修改也應(yīng)可檢測。利用數(shù)據(jù)庫訓練機器學習模型，累積的訓練會違背初始時組件特性均已指定的假設(shè)。此外，自動駕駛系統(tǒng)利用機器學習時，將軟件組件的層級架構(gòu)實施成端到端的解決方案，這違背了ISO 26262標準的模塊化方案 (Salay & Czarnecki, 2018)。?
??自動駕駛系統(tǒng)的安全性不僅要注重傳統(tǒng)的功能安全性，還要考慮行為安全性。作為駕駛策略的一部分，自動駕駛系統(tǒng)需要學習與非自動車輛和行人交互。它們需要學習預(yù)測其他參與方的行為，還需要預(yù)測危險和安全關(guān)鍵的情況，即便是邊緣情況也不例外。自動駕駛系統(tǒng)需要防范周圍動態(tài)環(huán)境可能帶來的風險，即使是在硬件或軟件無故障的情況下。
??汽車安全專家正在開發(fā)ISO/PAS 21448標準，即預(yù)期功能安全(SOTIF)，用于涵蓋ISO 26262未涉及的場景。對于某些場景來說，為開發(fā)ISO/PAS 21448 SOTIF所進行的大量工作并未有效覆蓋邊緣情況以及不安全的未知條件。對于自動駕駛市場的其他場景來說，這項標準可能會限制或扼殺創(chuàng)新，特別是它關(guān)系到自動駕駛領(lǐng)域機器學習的使用。
三、實現(xiàn)自動駕駛的安全
為了實現(xiàn)安全無憂的自動駕駛，系統(tǒng)需要具備以下特性：?
可靠：超低故障率（汽車級品質(zhì)）
安全：強大的故障檢測能力(ISO 26262 ASIL D)
可用：正確操作準備就緒（能夠區(qū)分安全相關(guān)和非安全相關(guān)的故障）
容錯：即便在發(fā)生故障時，也可以繼續(xù)操作（降低性能/功能，僅可繼續(xù)操作重要功能）
? SAE自動駕駛分類較低級別中的大部分輔助功能都是“故障防護”系統(tǒng)，這意味著一旦發(fā)生故障，系統(tǒng)將會進入安全模式。在L0、L1自動駕駛功能的情況下，系統(tǒng)依靠駕駛員對車輛繼續(xù)進行安全操作。在當前的L2和L3系統(tǒng)中，我們期望系統(tǒng)能夠具備更高級的可用性，能夠識別故障并以降低性能的模式繼續(xù)運行，僅在部分情況下依賴駕駛員。預(yù)計L4和L5系統(tǒng)將可以在發(fā)生故障后繼續(xù)運行，這意味著當系統(tǒng)檢測到故障后，系統(tǒng)內(nèi)置足夠的冗余來容錯，以便繼續(xù)全面運行足夠長的時間，直到系統(tǒng)將車輛恢復(fù)到安全狀態(tài)。?
??當出現(xiàn)故障時，切換到人類駕駛員是L0至L3系統(tǒng)的一個關(guān)鍵部分。要實現(xiàn)從自動駕駛系統(tǒng)到人類駕駛員的切換，需要進行大量研究工作。Eriksson和Stanton的研究發(fā)現(xiàn)，在非緊急情況下，完成切換所需時間從2至26秒不等，如果駕駛員收到切換請求時正在進行其他任務(wù)，所需的時間會更長。請記住，車輛在高速公路上自動駕駛時，高速行駛下的速度超過每秒25米。在最快的反應(yīng)時間下，車輛需要行駛半個足球場的路程才能完成切換，在最慢的反應(yīng)時間下，車輛則需要行駛將近6個足球場的路程才能完成切換。在緊急情況下，駕駛員的反應(yīng)會比較慢，并且人類駕駛員可能會做出錯誤的決策，造成交通事故 (Eriksson & Stanton, 2017)。基于這種情況，恩智浦認為實現(xiàn)安全無憂出行需要L2甚至更高級的自動駕駛系統(tǒng)，才能使其在發(fā)生故障后繼續(xù)運行，至少能夠安全停車。
??當爭論被表述為安全的自動駕駛系統(tǒng)要始終遵守交通規(guī)則時，我們在現(xiàn)實世界中卻會觀察到與嚴格的規(guī)則相應(yīng)、有時候甚至是相反的某些場景，存在社會規(guī)范可以使大多數(shù)復(fù)雜的系統(tǒng)進行更高效的運作。這些社會規(guī)范允許在某些情況下違反交通規(guī)則，比如在即將駛?cè)胲嚨罆r，繞過拋錨車輛或被攔下的車輛。有時，違反交通規(guī)則并不是故意為之，而是避免交通事故的必要措施。自動駕駛系統(tǒng)需要配有決策矩陣，從而選擇可接受的違反交通規(guī)則的方式，以實現(xiàn)更安全、高效的駕駛。
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自動駕駛汽車需要確保采取的任何措施都不會危及生命安全。這給安全工程師驗證車輛安全性帶來了很大的壓力，然而并沒有令人滿意的方法來驗證自動駕駛汽車永遠安全運行。?
自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)分為兩個功能域：
1)?建模域，對環(huán)境進行監(jiān)控和建模；
2)?規(guī)劃域，用于制定行為策略和規(guī)劃，并進行路徑選擇。
系統(tǒng)分為兩個功能域，每個功能域由多種設(shè)備組成，使其具有更優(yōu)的可擴展性和異質(zhì)性，每個功能域還可根據(jù)特定的應(yīng)用要求提供高效的計算架構(gòu)匹配。如果不了解系統(tǒng)的決策機制，那就無法保證其安全性。這就是大型端到端系統(tǒng)處理感知和規(guī)劃時所涉及的問題。配有接收傳感器輸入和提供驅(qū)動指令輸出的封閉式黑盒方法很難進行驗證和調(diào)試，而且也很難擴展到新的算法、傳感器解決方案和計算。
??世界上大多數(shù)汽車制造商都在研發(fā)自動駕駛技術(shù)，到2050年，自動駕駛市場估值將達到7萬億美元。安全性和防護性是輔助駕駛和自動駕駛系統(tǒng)成功為消費者部署并采用的基石。
??恩智浦認為ISO 26262和ISO/PAS 21448(SOTIF)在定義安全自動駕駛系統(tǒng)方面互為補充且不可或缺。ISO 26262可解決因電子系統(tǒng)故障造成的安全風險，ISO/PAS 21448 SOTIF為設(shè)計驗證和確認任務(wù)提供指導，以檢測因定義或設(shè)計缺陷導致的功能行為故障。
??能夠放松身心、處理郵件或看看喜歡的節(jié)目，而不是真正的開車上下班，這是某些駕駛員夢想的便利場景。我們真正的目標是確保您通過安全連接充分享受這些功能，同時通過系統(tǒng)內(nèi)置的安全無憂出行技術(shù)為您和周圍的駕駛員提供更高的安全性。
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